自動駕駛汽車是本世紀最受炒作的技術(shù)之一，有望徹底改變我們的交通方式。任何自動駕駛汽車的基本組成部分之一是無線電系統(tǒng)，它不僅驅(qū)動自動操作所需的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，而且還驅(qū)動新協(xié)議和算法的測試/驗證和原型設(shè)計。在這種情況下，軟件定義無線電 (SDR) 可以即時支持新的標準和功能，而對硬件的更改最少?；?SDR 的測試系統(tǒng)可以重新配置其內(nèi)部數(shù)字結(jié)構(gòu)，以測試自動駕駛汽車 (AV) 嵌入式固件在面對新協(xié)議、頻率分配和功能(例如安全和交通管理要求)時的射頻行為。

在本文中，我們將討論如何使用和配置高端 SDR，以通過提供低延遲來滿足原型設(shè)計和部署 AV 網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字信號處理 (DSP) 要求;可調(diào)節(jié)的寬瞬時帶寬和頻率調(diào)諧范圍;多輸入多輸出 (MIMO) 收發(fā)器通道;以及基于現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)的高性能數(shù)字后端。我們還將討論基于 SDR 的智能收發(fā)器和認知無線電在車聯(lián)網(wǎng) (VIoT)、車對車 (V2V)、車對基礎(chǔ)設(shè)施 (V2I) 和車對任何事物 (V2X) 中的作用溝通。

最先進的 AV 和基礎(chǔ)設(shè)施

AV 基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展是將這些車輛切實融入我們社會的第一步。到目前為止，大多數(shù) AV 研究工作都針對新傳感器的開發(fā)，例如雷達、激光雷達和計算視覺設(shè)備，它們是自動駕駛汽車的基本組成部分。然而，僅傳感器僅限于車輛周圍環(huán)境。通過為 AV 通信引入快速可靠的 RF 基礎(chǔ)設(shè)施，每輛汽車都可以從周圍的其他設(shè)備和傳感器收集更多信息，包括其他車輛、路邊單元、交通信號燈，甚至行人。因此，VIoT 有可能以指數(shù)方式提高 AV 的態(tài)勢感知能力，從而顯著改善其決策。

AV 中的無線電通信可以在 V2V、V2I 或 V2X 中執(zhí)行。V2V 連接旨在在車輛之間交換信息，并且可以通過將位置信息數(shù)據(jù)廣播到附近的所有 AV 來執(zhí)行。這樣，每個 AV 不僅可以了解附近車輛的位置和速度，還可以與附近的 AV 協(xié)調(diào)策略，以確保所有人都能獲得最佳結(jié)果。V2I 通信在車輛和路邊單元 (RSU) 之間執(zhí)行，路邊單元為 AV 提供回程和本地服務(wù)。與 V2V 通信類似，RSU 通過 WAVE(車載環(huán)境中的無線接入)服務(wù)公告或 GeoNetworking 消息廣播其位置以獲取空間感知。

最后，V2X 將車輛的車載單元 (OBU) 連接到附近的任何物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，包括其他車輛、基礎(chǔ)設(shè)施、行人和手機。V2X 部署有多種標準，包括專用短距離通信 (DSRC) 和 ETSI IT，它們將 IEEE 802.11p 標準用于物理和介質(zhì)訪問層。V2X 系統(tǒng)最流行的標準之一是 NG-V2X，它在 5G NR 接口之上提供多種 AV 特定功能，包括車輛之間的傳感器數(shù)據(jù)交換、遠程駕駛、高級駕駛(用于車輛協(xié)調(diào))和車輛排隊。鑒于美國聯(lián)邦通信委員會，預(yù)計 V2X 技術(shù)的發(fā)展將加速決定將部分 5.9-GHz 頻段專門分配給蜂窩 V2X 通信。

用于 AV 的 SDR

為了充分了解 SDR 如何在 AV 部署中應(yīng)用，讓我們討論一下這些無線電系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。SDR 的一般架構(gòu)由無線電前端 (RFE) 和數(shù)字后端組成，用作具有 DSP 功能的收發(fā)器并連接到外部主機，包括 PC 和網(wǎng)絡(luò)。RFE 由接收 (Rx) 和發(fā)送 (Tx) 線路組成，它們在很寬的調(diào)諧范圍內(nèi)提供放大、濾波和混頻。高端商用 SDR 可以在多個獨立通道上達到高達 3 GHz 的瞬時帶寬，這些通道可以在 MIMO 配置中運行。數(shù)字后端由具有 DSP 功能的 FPGA 組成，包括調(diào)制、解調(diào)、上/下轉(zhuǎn)換和以太網(wǎng)鏈路上的數(shù)據(jù)分組 (qSFP+)。此外，F(xiàn)PGA 可以運行特定應(yīng)用的算法，通信協(xié)議，甚至人工智能和機器學習應(yīng)用程序。RFE 通過模數(shù)轉(zhuǎn)換器和數(shù)模轉(zhuǎn)換器連接到數(shù)字后端。

FPGA 的可重構(gòu)性與高端 RFE 的寬調(diào)諧范圍相結(jié)合，使現(xiàn)成的 SDR 可以應(yīng)用于具有不同尺寸、重量和功率要求的各種應(yīng)用中。此外，基于 SDR 的系統(tǒng)可以輕松更新和升級，無需任何硬件修改。因此，隨著 AV 標準和技術(shù)的發(fā)展——以及隨之而來的頻率和吞吐量要求——SDR 很可能經(jīng)受住時間的考驗，并作為 AV 技術(shù)的高端測試套件發(fā)揮作用。因此，大多數(shù) AV 部署在測試和處理中實施 SDR 也就不足為奇了。

SDR 為 V2X 系統(tǒng)的性能測試提供了重要工具，因為它們具有可重新配置的調(diào)諧頻率、實現(xiàn)不同 AV 無線協(xié)議棧的能力以及與開源軟件工具(如 GNU Radio)的兼容性。特別是，低延遲 SDR 對于確保實時快速可靠的 V2V 通信至關(guān)重要。

上海高級通信與數(shù)據(jù)科學研究所的研究人員證明了這一點，他們使用具有通用軟件無線電外設(shè)的 SDR 平臺開發(fā)了一種用于 V2V 通信的原型性能分析工具。他們通過更改資源分配、信號處理機制和幀結(jié)構(gòu)、模擬 LTE-V 標準并使用該工具根據(jù)來自 SDR 的測量信號生成數(shù)值結(jié)果來修改 LabVIEW LTE 框架。他們的結(jié)果顯示了該工具的有效性，他們認為該工具將用于評估 V2V 網(wǎng)絡(luò)和 5G V2X 技術(shù)。

基于 SDR 的性能評估的另一個重要發(fā)展是 Epochs 參考應(yīng)用程序 (ERA)，其中 Epochs 代表認知異構(gòu)系統(tǒng)的高效可編程性。ERA 本質(zhì)上是一個參考應(yīng)用程序，它基于 DSRC、機器人操作系統(tǒng) (ROS) 中間件和 GNU Radio 對在同一環(huán)境中運行的一組互連 AV 進行建模。ERA 中的每個 AV 使用車載傳感器生成本地占用地圖網(wǎng)格，通過 DSRC 與其他車輛通信。ERA 軟件套件可用于開發(fā)專注于一組 AV 的集體智能的 AV 技術(shù)，使用群體意識來創(chuàng)建導(dǎo)航策略，超越僅由一輛車獲得的有限信息。最后，MIMO SDR 可用于模擬 OBU 收發(fā)器上的干擾，

SDR 還可用于驅(qū)動 V2X 網(wǎng)絡(luò)中的定位系統(tǒng)。定位的動機來自于 GNSS 技術(shù)的局限性，在城市峽谷、隧道和地下公園中，由于信號反射(也稱為多徑效應(yīng))，該技術(shù)往往會失敗。該問題的一種可能解決方案是使用具有高級處理工具的板載 SDR 來計算數(shù)據(jù)包接收時間，通過使用準確的時序和多路徑感知來消除多路徑效應(yīng)造成的退化。SDR 還可以同時支持多種無線電技術(shù)，例如 NR V2X、LTE-V2X 和 DSRC，以高于 6 GHz 的頻率運行。

此外，現(xiàn)成的商用 SDR 與 IEEE 802.11p 和 IEEE 1609 標準兼容，因此可以使用現(xiàn)成的 SDR 從頭開始開發(fā) AV 網(wǎng)絡(luò)。

最后，基于 SDR 的 AV 系統(tǒng)可以輕松升級到最新技術(shù)，支持所有當前和未來的 3GPP 標準，而無需修改硬件。

結(jié)論

自動駕駛汽車即將成為現(xiàn)實，但在我們看到自動駕駛汽車在我們的日常生活中導(dǎo)航之前，仍需要一些技術(shù)發(fā)展。特別是，車輛、基礎(chǔ)設(shè)施和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備之間的無線網(wǎng)絡(luò)對于擴展傳感器數(shù)據(jù)的覆蓋范圍、為車輛提供空間和功能感知以及允許不同 AV 之間的協(xié)調(diào)以獲得最佳交通結(jié)果至關(guān)重要。

在這種情況下，SDR 是在 AV 基礎(chǔ)設(shè)施中進行原型設(shè)計、測試和部署 RF 技術(shù)的最佳選擇，因為它們具有高度可重構(gòu)性、寬調(diào)諧范圍、低延遲、高數(shù)據(jù)吞吐量和板載主機接口。因此，SDR 幾乎可以在任何 V2X 通信方案中實施。例如，基于 SDR 的平臺可以模擬基于 LTE-V 標準的 V2V 網(wǎng)絡(luò)進行性能評估，或者模擬一組互連的 AV 以通過 V2V 開發(fā)群體智能。此外，SDR 可以通過使用多路徑感知增強功能來執(zhí)行位置定位，從而提高有限環(huán)境(例如城市峽谷和隧道)的精度。最后，